ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลการจำแนกการจัดประเภทของคุณ
หากคะแนนประสิทธิภาพโมเดลของคุณไม่เป็นไปตามต้องการ มีบางสิ่งที่คุณสามารถลองทำได้ เคล็ดลับเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลของคุณเพื่อพัฒนาความสามารถในการคาดการณ์
เพิ่มข้อมูลการฝึกที่มีป้ายชื่ออย่างถูกต้อง
ยิ่งคุณมีข้อมูลการฝึกที่มีป้ายชื่ออย่างถูกต้องมากเท่าใด โมเดลของคุณก็จะทำงานได้ดีขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีป้ายชื่อ ใช่/ไม่ใช่ หากข้อมูลของคุณส่วนใหญ่มี ใช่ อย่างเดียวในคอลัมน์นี้ แสดงว่าโมเดล AI ของคุณอาจไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูลนี้มากนัก หากข้อมูลของคุณไม่มีการติดป้ายชื่ออย่างถูกต้อง โมเดลอาจจะเรียนรู้ได้ไม่ดีนัก เหมาะอย่างยิ่งที่จะเริ่มต้นด้วยชุดตัวอย่างเล็กๆ ที่ติดป้ายอย่างถูกต้อง เช่น 100 หรือน้อยกว่า จากตรงนั้น คุณสามารถเพิ่มจำนวนของตัวอย่างและฝึกซ้ำในแต่ละครั้งต่อไป โดยสังเกตการเปลี่ยนแปลงของประสิทธิภาพ โดยทั่วไป ข้อมูลยิ่งมากยิ่งดี แต่มีผลตอบแทนลดลงเมื่อเพิ่มข้อมูล ชุดข้อมูลของคุณจะใหญ่ขึ้น
คำแนะนำเพิ่มเติม
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้แท็กของคุณสมดุลในข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณมีสี่แท็กสำหรับรายการข้อความ 100 รายการ สองแท็กแรก (tag1 และ tag2) ใช้สำหรับรายการข้อความ 90 รายการ แต่อีกสองรายการ (tag3 และ tag4) ใช้กับรายการข้อความที่เหลือ 10 รายการเท่านั้น การขาดความสมดุลอาจทำให้โมเดลของคุณคาดคะเน tag3 หรือ tag4 อย่างถูกต้องได้ลำบาก
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณฝึกโมเดลของคุณโดยใช้ข้อมูลที่คล้ายกับสิ่งที่คุณคาดว่าจะใช้กับโมเดล
ขั้นตอนถัดไป
เผยแพร่โมเดลการจำแนกการจัดประเภทของคุณ